官方文档定义：kafka是一个分布式、可分区、多副本的日志系统。kafka术语：massage： kafka中最基本的传递对象，有固定格式。topic： 一类消息，如page view，click行为等。producer： 产生信息的主体，可以是服务器日志信息等。consumer： 消费producer产生话题消息的主体。broker： 消息处理结点，多个broker组成kafka集群。parti
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2024-03-17 18:37:44
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1、首先创建一个topic，三个分区，三个副本[root@haha-01 kafka_2.11-1.1.0]# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.6.133:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic haha2、添加maven依赖<dependency>
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2023-08-30 13:19:43
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功能：可实现使用低级API读取指定topic，指定partition，指定offset的数据步骤：根据指定的分区从主题元数据中找到副本从主副本拉取分区的消息方法：getLeader() 客户端向种子节点发送主题元数据，将副本集加入备用节点getData() 消费者低级AP I拉取消息的主要方法低级消费API流程分析具体代码实现：import kafk...
原创
2022-03-28 17:54:01
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功能：可实现使用低级API读取指定topic，指定partition，指定offset的数据步骤：根据指定的分区从主题元数据中找到副本从主副本拉取分区的消息方法：getLeader() 客户端向种子节点发送主题元数据，将副本集加入备用节点getData() 消费者低级AP I拉取消息的主要方法低级消费API流程分析具体代码实现：import kafk...
原创
2021-06-21 16:05:43
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1.avro source和kafka source1.1 avro source avro source是通过监听一个网络端口来收数据，而且接受的数据必须是使用avro序列化框架序列化后的数据。avro是一种序列化框架，并且是跨语言的。扩展：什么是序列化，什么是序列化框架？ 序列化：是将一个有复杂结构的数据块（对象）编程扁平（线性的）二进制序列 序列化框架：一套现成的软件，可以按照既定策略
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2024-10-10 10:53:41
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spark streaming 使用 kafka低级api维护offset在
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2022-08-12 15:16:39
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一、前言在如今的分布式环境时代，任何一款中间件产品，大多都有一套机制去保证一致性的，Kafka 作为一个商业级消息中间件，消息一致性的重要性可想而知，那 Kafka 如何保证一致性的呢？本文从高水位更新机制、副本同步机制以及 Leader Epoch 几个方面去介绍 Kafka 是如何保证一致性的。二、HW 和 LEO要想 Kafka 保证一致性，我们必须先了解 HW（High Watermark
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2024-03-19 01:45:23
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介绍KafkaOffsetMonitor是有由Kafka开源社区提供的一款Web管理界面，这个应用程序用来实时监控Kafka服务的Consumer以及它们所在的Partition中的Offset，你可以通过浏览当前的消费者组，并且每个Topic的所有Partition的消费情况都可以观看的一清二楚。它让我们很直观的知道，每个Partition的Message是否消费掉，有木有阻塞等等。 这个We
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2024-04-03 15:10:02
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文章目录一、Kafka Offset自动控制二、Acks & Retries三、幂等性四、数据同步机制1、高水位HW2、数据同步机制-Leader EposchHigh Watermark Truncation followed by Immediate Leader Election(数据丢失)数据一致性五、kafkaEagle六、Kafka Flume集成 一、Kafka Offse
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2024-03-06 12:22:57
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今天在服务日志中观察数据的消费情况时，发现了一个如下的警告，而且每隔几秒就会出现一次，虽然只是个警告， Auto offset commit failed for group order_group:
Commit cannot be completed since the group has already rebalanced and assigned the partition
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2024-04-03 20:59:56
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引言Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的，不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的)，每个partition存储一部分Message。借用官方的一张图，可以直观地看到topic和partition的关系。AnatomyofaTopicpartition是以文件的形式
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2019-05-09 15:59:47
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安装Elasticdocker network create elastic
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.16.2
docker run -d --name es01-test --net elastic -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single
文章目录1、Offset存储模型2、Offset查询3、Offset管理方式 1、Offset存储模型由于一个partition只能固定的交给一个消费者组中的一个消费者消费，因此Kafka保存offset时并不直接为每个消费者保存，而是以 groupid-topic-partition -> offset 的方式保存。如图所示：Kafka在保存Offset的时候，实际上是将Consumer
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2024-02-29 22:27:54
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一、Simple Consumer（或Low Level Consume）1、手工管理offset每次从特定Partition的特定offset开始fetch特定大小的消息完全由Consumer应用程序决定下一次fetch的起始offset使用Low Level Consume可以每次去指定希望消费消费哪个topic的那个partition多少offset之后的多少字节的消息，对于字节，如果指定的
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2024-03-19 21:55:22
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Kafka auto.offset.reset值详解昨天在写一个java消费kafka数据的实例，明明设置auto.offset.reset为earliest，但还是不从头开始消费，官网给出的含义太抽象了。 earliest: automatically reset the offset to the earliest offset，自动将偏移量置为最早的。难道不是topic中各分区的开
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2024-03-26 10:00:59
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kafka系列文章之python-api的使用。在使用kafka-python时候需要注意，一定要版本兼容，否则在使用生产者会报 无法更新元数据的错误。在本片测试中java版本为如下，kafka版本为0.10.0，kafka-python版本为1.3.1，目前最新的版本为1.4.4[root@test2 bin]# java -version
java version"1.7.0_79"Java(
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2023-09-02 22:17:10
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因此，如果需要保证主题内或跨主题的顺序性，需要在生产者和消费者端进行额外的处理，例如使用同一个分区键或同一个消费组。生产者消费者在消费 Kafka 消息时，需要维护一
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2024-02-26 10:28:46
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Kafka0.8版本后加入副本机制，每个Partition可能有多个备份，某个Partition的Replica列表叫作AR（Assigned Replicas）1、优先副本（Preferred Replica）如果一个分区有3个副本，且这3个副本的优先级别分别为1，5，9，根据优先副本的概念，1会作为leader。AR中的第一个Replica即为“Preferred Replica”。创建一个新
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2024-02-21 14:35:38
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本文目录1.Consumer 位移(offset)1.2 位移（offset）的作用2. 位移（offset）提交导致的问题2.1 消息丢失2.2 消息重复消费3 Consumer位移提交方式3.1 自动提交3.2 手动同步提交3.4 手动异步提交3.5 同步异步组合提交4 位移管理 1.Consumer 位移(offset)消费者提交位移（offset），是消费者往一个名为_consumer_
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2024-03-16 00:31:51
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今天在使用python消费kafka时遇到了一些问题， 特记录一下。场景一、特殊情况： 单独写程序只用来生产消费数据开始时间： 10：42Topic: t_facedecPartition: 1程序启动： 168 启动consumer, 158启动consumer, windows机器producer推数据运行时长： 15分钟结果：1、168的cons
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2023-10-01 11:19:39
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